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- 实体识别「NER」模型有哪些？ - 知乎
NER任务一般可分为 flat NER（简单、扁平实体抽取） 、 nested NER (嵌套实体抽取) 、 discontinuous NER (不连续实体抽取)。 对于其中的这样复杂的子任务，无法使用传统的标记方法将其纳入同一个框架。
- 实体命名识别（NER）如何入门？ - 知乎
NER 也是一项非常实用的技术，包括在互联网数据标注、搜索引擎、推荐系统、知识图谱、医疗保健等诸多领域有广泛应用。 1 环境安装 本案例基于 Python>=3 8，请在您的计算机上安装好Python，并且有一张英伟达显卡（显存要求并不高，大概10GB左右就可以跑）。
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3 美团搜索中NER技术的探索与实践, 2020 博客链接： 美团搜索中NER技术的探索与实践 传统的NER技术仅能处理通用领域既定、既有的实体，但无法应对 垂直领域所特有的实体类型，在美团搜索场景下，通过对 POI 结构化信息、商业评论数据、搜索日志等独有数据进行离线挖掘，可以很好地解决领域实体
- 实体命名识别（NER）如何入门？ - 知乎
此外，还有一些NER API，如自然语言工具包（NLTK）、斯坦福命名实体识别器和SpaCy，它们提供了预训练模型和易于使用的接口来提取命名实体。 1 2 三种NER任务 常见的NER任务主要包括以下三种：
- 有哪些比BERT-CRF更好的NER模型？ - 知乎
前言 这篇文章梳理下目前命名实体识别（NER）的业务场景与SOTA方法。 说到NER，是绕不开BERT+CRF的，根据本人的经验，BERT+CRF就算不是你当前数据集的SOTA，也与SOTA相差不大了，但考虑到 更好的效果：CRF虽然引入了无向图，但只约束了相连结点之间的关联，并没有从全局出发来考虑问题 更复杂的业务
- 命名实体识别（NER）中，如何同时解决非连续和嵌套实体的识别？ - 知乎
命名实体识别（NER）中，如何同时解决非连续和嵌套实体的识别？ 嵌套可以采用多头标注，非连续可以采用扩展BIO的标注或是转化为关系抽取问题，如何在工业上同时解决这两个问题呢？ 显示全部 关注者 42
- 有哪些比BERT-CRF更好的NER模型？ - 知乎
这证明了GPT-NER在现实世界中NER应用中，在标记样本数量有限的情况下，具有更强大的性能表现能力。 section1-GPT-NER 这部分主要介绍了GPT-NER的具体实现步骤，包括Prompt构建、Few-shot演示、输入句子等步骤以及解决LLMs幻觉问题的自我验证策略。
- 目前中文命名实体识别有哪些好的选择？ - 知乎
为什么NER如此出色 想象一下：你正在阅读一篇关于“华盛顿”的文章。它可能指的是华盛顿州，也可能是华盛顿特区，或者是乔治·华盛顿本人。这很让人困惑，对吧？机器也有同感 —— 除非我们教会它们如何理解这一切。这时，命名实体识别（NER）就派上用场了。 NER就像是赋予人工智能一种超
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